La ingeniera de redes Radia Perlman, reconocida mundialmente por haber desarrollado el Spanning Tree Protocol (STP), el sistema que impidió que internet colapsara por culpa de bucles en la transmisión de datos, ha lanzado una advertencia severa sobre la inteligencia artificial. Según su análisis, esta tecnología no creará suficientes puestos de trabajo para contrarrestar los que podría eliminar.
Su diagnóstico pone en entredicho una de las afirmaciones más difundidas por el sector tecnológico: que la automatización abrirá nuevas oportunidades laborales en cantidad igual o superior a las que desaparecerán. Perlman no lo ve así.
IA y empleo: una promesa en duda
En una entrevista con Bloomberg Línea, antes de su intervención en el evento Febraban Tech, la experta sostuvo que la inteligencia artificial ejecutará numerosas tareas mejor que las personas y que, por esa razón, ciertos empleos se perderán.
La preocupación de Perlman se centra especialmente en los jóvenes que terminan sus estudios y se topan con un mercado laboral con menos puestos de ingreso, mientras las empresas integran asistentes capaces de generar código, redactar documentos o procesar información a gran velocidad y con menor intervención humana directa en las oficinas.
Frente a quienes defienden que cada empleo perdido dará paso a nuevas profesiones, como especialistas en instrucciones para modelos de IA, la ingeniera descarta esa equivalencia.
“No creo que el número de nuevos empleos se acerque ni remotamente a ser suficiente”, señaló.
La advertencia no descarta la aparición de oficios inéditos, pero sí cuestiona que su volumen y requisitos puedan absorber a todos los trabajadores desplazados por la automatización en los próximos años de cambios empresariales acelerados que ya se vislumbran.
Desde los orígenes de internet hasta la IA actual
Perlman ganó notoriedad al crear el Spanning Tree Protocol (STP), una tecnología que permite a las redes informáticas evitar bucles y enviar datos de manera robusta. Su trabajo contribuyó a cimentar parte de la arquitectura que sostiene las comunicaciones digitales modernas. También participó al inicio de su carrera en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), donde colaboró con el lenguaje LOGO y siguió de cerca las primeras investigaciones en inteligencia artificial durante décadas de desarrollo posterior.
A diferencia de otras tecnologías que ha criticado, como bitcoin o ciertas promesas sobre computación cuántica, Perlman reconoce que la IA ofrece avances verificables. Mencionó aplicaciones en el descubrimiento de medicamentos y recordó que los mejores jugadores humanos ya no pueden competir con sistemas avanzados de ajedrez o Go. Su reparo se dirige a los efectos secundarios de una adopción rápida, amplia y con poca supervisión en escuelas, empresas y servicios públicos esenciales a nivel global.
La advertencia cobra relevancia en un momento en que compañías de software financiero y servicios digitales están rediseñando sus plantillas mientras incorporan sistemas capaces de asumir tareas de programación, análisis, atención al cliente y gestión. La científica reconoce que la IA resuelve problemas reales, pero sostiene que sus beneficios económicos no garantizan una transición laboral equilibrada para los recién graduados y demás trabajadores expuestos a estos cambios.
Límites de los sistemas probabilísticos en infraestructuras críticas
Uno de los puntos que inquieta a Perlman es el empleo de modelos probabilísticos para administrar redes. La experta prefiere que funcionen como monitores que alerten a operadores humanos, en lugar de tomar decisiones autónomas. Puso como ejemplo una venta masiva de entradas para Taylor Swift: un cambio de tráfico sin precedentes podría llevar a una IA a interpretar erróneamente una emergencia dentro de la infraestructura afectada localmente.
También critica los asistentes que generan código sin comprender el problema. A su juicio, la IA puede acelerar sistemas gigantescos que nadie entiende por completo y que acumulan correcciones inestables. Perlman relató que ha sufrido fraudes mediante dominios que imitaban organismos públicos y comercios legítimos, diseñados para capturar datos bancarios y credenciales de usuarios desprevenidos.
Las advertencias de Geoffrey Hinton añaden otra dimensión al debate. El científico ha alertado sobre la opacidad de sistemas cada vez más complejos y ha planteado riesgos si superan la capacidad humana de control. Sus estimaciones sobre una posible amenaza existencial responden a su intuición, pero refuerzan la discusión sobre los controles necesarios en empresas y gobiernos que adopten estas tecnologías.
Las posturas de Perlman y Hinton coinciden en un punto: el desarrollo de la inteligencia artificial no puede evaluarse solo por su capacidad para aumentar la productividad. El impacto sobre el empleo, la seguridad de las infraestructuras y la comprensión de sistemas cada vez más complejos plantea decisiones que empresas y gobiernos deberán abordar antes de delegar más funciones en modelos automatizados.
Fuente: Infobae